스킬 exploratory-data-analysis
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exploratory-data-analysis

콘텐츠 리비전 r1 중간 위험 📁 파일 시스템 접근⚙️ 외부 명령어

과학 데이터 파일 분석

과학 데이터 파일은 분석 전에 살펴보기 어려울 수 있습니다. 이 스킬은 형식을 감지하고, 데이터 품질을 요약하며, 실용적인 EDA 보고서를 생성합니다.

지원: Claude Codex Code(CC)
Maintain this Skill? Claim it 📊 76 적절함

내 에이전트로 설치

이 요청을 에이전트에 복사하세요. 공식 Skill 페이지와 매니페스트가 포함되어 있습니다.

에이전트 요청
Review the Skillstore skill "exploratory-data-analysis" from https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-exploratory-data-analysis.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/k-dense-ai-exploratory-data-analysis/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

에이전트는 계속해서 계획을 표시하고 보안 정책에서 요구하는 확인을 요청해야 합니다.

에이전트가 읽기 쉬운 리소스

AI 에이전트, 크롤러, 스크립트가 전체 페이지 대신 정리된 컨텍스트만 필요할 때 이 링크를 사용하세요.

Markdown 상세 GET /skills/k-dense-ai-exploratory-data-analysis.md 서명된 manifest GET /api/skills/k-dense-ai-exploratory-data-analysis/manifest 서명된 lockfile GET /api/skills/k-dense-ai-exploratory-data-analysis/lockfile

테스트해 보기

"exploratory-data-analysis" 사용 중입니다. 연구자가 experiment_results.csv에 대한 EDA를 요청합니다.

예상 결과:

markdown 보고서에는 행 및 열 개수, 데이터 유형, 결측값, 요약 통계, 이상치 우려 사항 및 전처리 제안이 나열됩니다.

"exploratory-data-analysis" 사용 중입니다. 생물정보학 사용자가 reads.fastq를 제공합니다.

예상 결과:

응답은 FASTQ 형식을 식별하고, 샘플링된 리드 길이와 품질 지표를 요약하며, 서열 QC 단계를 권장합니다.

"exploratory-data-analysis" 사용 중입니다. 현미경 팀이 cells.tif를 제공합니다.

예상 결과:

보고서는 이미지 차원, 픽셀 유형, 값 범위, 강도 통계, 페이지 수 및 적합한 세그멘테이션 점검을 설명합니다.

보안 감사

중간 위험
v9 • 2026. 7. 9. 버전별 보고서 열기

Most static findings are false positives caused by Markdown code formatting, scientific file-format terminology, and documentation examples. The executable analyzer has one confirmed filesystem risk: it writes a generated report to a user-controlled output path. Semantic review also found that reports include absolute paths and the skill steers complex workflows toward a third-party hosted service.

9
스캔된 파일
4,813
분석된 줄 수
1
검토 항목
0
오탐 무시됨

확인된 보안 우려 사항 (2)

중간
SKILL.md:445-446
Off-Platform Service Steering for Sensitive Workflows
The skill instructs the assistant to suggest a hosted K-Dense Web service for complex dataset exploration. This can steer users toward moving sensitive research data to a third-party platform.
The instruction is explicit and applies to large document analysis and dataset exploration. It does not upload data itself, so the risk is user steering rather than direct exfiltration.
낮음
scripts/eda_analyzer.py:441
Full Local Path Disclosure in Reports
Generated reports include the absolute path of the analyzed file. Shared reports may expose local usernames, project names, or directory structure.
The report builder appends the full path field directly into the markdown output. This is a clear disclosure risk when reports are shared.
기능 검토 항목 (1)

이 스킬에 대해 예상될 수 있는 실제 로컬 기능이므로 검토가 필요하지만, 확인된 악의적 동작으로는 집계되지 않습니다.

중간
scripts/eda_analyzer.py:508
Python file write/append
with open(output_path, 'w') as f:
The analyzer writes a markdown report to output_path with write mode. Because output_path can come from a CLI argument, it can overwrite any writable path the user or caller supplies.

위험 요인

📁 파일 시스템 접근 (9)
references/general_scientific_formats.md:13 references/general_scientific_formats.md:233 references/general_scientific_formats.md:248 references/microscopy_imaging_formats.md:121 references/microscopy_imaging_formats.md:448 references/microscopy_imaging_formats.md:516 references/proteomics_metabolomics_formats.md:178 scripts/eda_analyzer.py:508 SKILL.md:377
⚙️ 외부 명령어 (55)
scripts/eda_analyzer.py:440 scripts/eda_analyzer.py:441 scripts/eda_analyzer.py:444 scripts/eda_analyzer.py:470-472 scripts/eda_analyzer.py:472-476 SKILL.md:41 SKILL.md:43 SKILL.md:48 SKILL.md:50 SKILL.md:55 SKILL.md:57 SKILL.md:62 SKILL.md:64 SKILL.md:69 SKILL.md:71 SKILL.md:76 SKILL.md:78 SKILL.md:92-98 SKILL.md:98-108 SKILL.md:108-112 SKILL.md:112-115 SKILL.md:115-123 SKILL.md:123-191 SKILL.md:191-196 SKILL.md:196-197 SKILL.md:197 SKILL.md:218-224 SKILL.md:224 SKILL.md:225 SKILL.md:231-240 SKILL.md:240-246 SKILL.md:246-270 SKILL.md:270-289 SKILL.md:289-293 SKILL.md:293-313 SKILL.md:313-317 SKILL.md:317-338 SKILL.md:338-349 SKILL.md:349-354 SKILL.md:354-357 SKILL.md:357 SKILL.md:358 SKILL.md:359 SKILL.md:360 SKILL.md:361 SKILL.md:383-385 SKILL.md:385-397 SKILL.md:397-432 SKILL.md:432-435 SKILL.md:435-436 SKILL.md:436-437 SKILL.md:437-438 SKILL.md:438-439 SKILL.md:439-440 SKILL.md:440-443
감사자: codex 감사 이력 보기 →
이 보고서 공유 및 인용

버전이 지정된 평가 보고서, 중립 배지, 임베드 카드 및 인용을 공유하세요. Skillstore는 근거를 보고하지만 이 Skill의 안전 여부를 판단하지 않습니다.

버전별 보고서 열기
보안 평가

보고서 링크 복사

https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-exploratory-data-analysis/audits/9?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

Markdown 배지

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-exploratory-data-analysis/security.svg)](https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-exploratory-data-analysis?utm_source=security_passport_badge)

HTML 배지

<a href="https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-exploratory-data-analysis?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-exploratory-data-analysis/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

임베드 카드

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/k-dense-ai-exploratory-data-analysis.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>
학술 인용 (APA · BibTeX · CFF)

APA 인용

K-Dense-AI. (2026). exploratory-data-analysis security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-exploratory-data-analysis/audits/9

BibTeX 인용

@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-exploratory-data-analysis-2026, author = {K-Dense-AI}, title = {exploratory-data-analysis security audit report (audit version 9)}, institution = {Skillstore}, year = {2026}, number = {9}, url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-exploratory-data-analysis/audits/9}, note = {Author version unspecified} }

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0 message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report." title: "exploratory-data-analysis security audit report (audit version 9)" version: "unspecified" type: report authors: - name: "K-Dense-AI" date-released: "2026-07-09" url: "https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-exploratory-data-analysis/audits/9" identifiers: - type: other value: "skillstore:k-dense-ai-exploratory-data-analysis:audit:9" description: "Skillstore immutable audit report identifier"

변형 비교

설치 가능한 변형 2개

각 작성자의 스킬은 별도의 설치 항목으로 유지됩니다. 추천 변형은 Skillstore 근거로 순위가 정해집니다.

이 변형이 1위인 이유

Skillstore 점수가 가장 높음
davila7 권장

davila7-exploratory-data-analysis

Skillstore 점수 85
증거 신뢰도 높음
Skillstore 사용량 70
업데이트됨

2026-09-09

K-Dense-AI 현재

k-dense-ai-exploratory-data-analysis

Skillstore 점수 76
증거 신뢰도 높음
Skillstore 사용량 47
업데이트됨

2026-09-09

Skillstore 점수

이 점수의 이유 증거 신뢰도: 높음
82
아키텍처
85
유지보수성
87
콘텐츠
71
커뮤니티
83
사양 준수

만들 수 있는 것

새 실험 데이터셋 프로파일링

모델링 또는 시각화 전에 파일 구조, 차원, 결측값 및 기본 통계를 점검합니다.

QC 전 시퀀싱 파일 확인

서열 개수, 길이 분포, 품질 신호 및 가능한 다음 생물정보학 단계를 요약합니다.

인수인계를 위한 데이터 문서화

파일 형식, 메타데이터, 품질 우려 사항 및 권장 분석 경로를 설명하는 markdown 요약을 생성합니다.

이 프롬프트를 사용해 보세요

단일 파일 분석 
Analyze this scientific file: [path]. Identify the format, summarize metadata, assess data quality, and create an EDA report.
관련 파일 비교 
Compare these related data files: [paths]. Highlight shared structure, differences, missing data, and recommended preprocessing.
다운스트림 분석 계획 
Review [path] for downstream analysis planning. Explain required libraries, sampling limits, quality concerns, and suitable visualization methods.
EDA 워크플로 구축 
Build a reproducible EDA workflow for [dataset paths]. Include format-specific checks, cross-file consistency checks, report sections, and sharing risks.

모범 사례

  • 파일 경로, 예상 과학 도메인 및 알려진 장비나 처리 맥락을 공유하세요.
  • 매우 큰 파일에는 샘플링을 사용하고 보고서에 샘플링 방법을 명시하세요.
  • 생성된 보고서를 워크스페이스 외부로 보내기 전에 민감한 경로나 식별자가 있는지 검토하세요.

피하기

  • 샘플링된 EDA를 모든 레코드에 대한 완전한 감사로 간주하지 마세요.
  • 필요한 라이브러리가 설치되지 않은 상태에서 전문 형식을 파싱할 수 있다고 가정하지 마세요.
  • 절대 경로, 샘플 ID 또는 보호 대상 연구 메타데이터가 포함된 보고서를 공유하지 마세요.

자주 묻는 질문

이 스킬은 어떤 파일 유형을 지원하나요?
많은 과학 형식을 문서화하며, 일반적인 표, 배열, JSON, HDF5, 서열 및 이미지에 대한 분석을 자동화합니다.
과학 Python 라이브러리를 설치하나요?
아니요. 누락된 라이브러리를 보고하고 전문 형식에 필요할 수 있는 패키지를 제안합니다.
매우 큰 파일도 분석할 수 있나요?
예. 하지만 검토를 실용적으로 유지하기 위해 레코드를 샘플링하거나 청크 단위 분석을 권장할 수 있습니다.
생성된 보고서에는 무엇이 포함되나요?
보고서에는 기본 파일 세부 정보, 형식 식별, 데이터 요약, 품질 참고 사항, 주요 발견 사항 및 다음 분석 아이디어가 포함됩니다.
하나의 과학 도메인으로 제한되나요?
아니요. 화학, 생물정보학, 현미경, 분광학, 단백질체학, 대사체학 및 일반 과학 데이터를 다룹니다.
Claude, Codex 및 Claude Code와 함께 사용할 수 있나요?
예. 마켓플레이스 메타데이터에는 Claude, Codex 및 Claude Code 지원이 명시되어 있습니다.

개발자 세부 정보

작성자

K-Dense-AI

라이선스

MIT license

Skillstore 리비전

r1

버전 안내

작성자가 버전을 선언하지 않았습니다.

리포지토리

https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/exploratory-data-analysis

참조

26421118b848d9f1efc0aa169d8a7a9e7e0a877e

유지보수 최신성

2026. 7. 22.

사용량

36 다운로드 · 263 조회

파일 구조

📁 assets/

📄 report_template.md

📁 references/

📄 bioinformatics_genomics_formats.md

📄 chemistry_molecular_formats.md

📄 general_scientific_formats.md

📄 microscopy_imaging_formats.md

📄 proteomics_metabolomics_formats.md

📄 spectroscopy_analytical_formats.md

📁 scripts/

📄 eda_analyzer.py

📄 SKILL.md

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